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    세부프로그램

     
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    발표제목 : [F2-2] Denoising Quantum State Diffusion Models
    발표자 : 심주용 (박사/고려대)
    강연요약 : 본 강연에서는 양자 시스템에서 발생하는 노이즈 대한 기본 이론 설명과 배경을 먼저 소개하고, 양자 시스템의 노이즈 환경 하에서의 상태 진화를 효율적으로 모델링하고 정제(Denoising)하는 방법으로서 Quantum State Diffusion(QSD) 모델에 기반한 새로운 접근 방식을 소개한다. 양자 시스템은 환경과의 상호작용을 통해...more
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    발표제목 : [F2-3] Recent Advances in Optimizing Quantum Data Embedding for Machine Learning...
    발표자 : 박경덕 (부교수/연세대)
    강연요약 : Recent Advances in Optimizing Quantum Data Embedding for Machine Learningmore
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    발표제목 : [F2-4] 양자 컴퓨팅 알고리즘 연구개발 동향
    발표자 : 배은옥 (선임/ETRI)
    강연요약 : 현대 암호 체계와 밀접한 관련이 있는 소인수분해와 같은 문제를 고전 컴퓨터보다 빠르게 해결할 수 있는 양자 알고리즘의 등장 이후, 고전 컴퓨터가 가진 계산 성능의 한계를 극복하고자 하는 다양한 양자 알고리즘에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 발표에서는 제한된 큐비트 수와 잡음 문제로 완전한 오류 보정...more
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    발표제목 : [F3-2] 계층형 양자암호통신 네트워크 자원최적화 연구
    발표자 : 이찬균 (선임/KISTI)
    강연요약 : 양자암호통신망은 각각 고유한 역할을 수행하는 양자계층, 키관리계층, 서비스계층으로 구성된 계층형 구조로 정의되며, 각 계층에서는 희소한 자원을 활용하여 양자암호통신 서비스를 달성한다. 본 발표에서는 계층형 양자암호통신망 구조에서 자원관리, 자원효율화 알고리즘 및 자원최적화 기술에 대해 논의한다.more
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    발표제목 : [G1-1] On Naver Place Service AI
    발표자 : 주윤상 (리더/NAVER)
    강연요약 : 네이버 플레이스 프로덕트는 지역 검색, 지도, 예약, 플레이스, 스마트 플레이스, 여행, 호텔, 항공 등 다양한 로컬 도메인의 서비스를 개발하고 운영하는 조직입니다. 제가 속한 플레이스 AI 팀은 이러한 서비스의 품질을 향상시키기 위해 다양한 AI 기술을 개발하고 실제 서비스에 적용해 나가고 있습니다. 이번 강연에...more
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    발표제목 : [G1-3] Exploring AI Computing Systems: Perspectives on TCO and SW Ecosystem
    발표자 : 권세중 (리더/NAVER Cloud)
    강연요약 : 강 연 요 약 (서술식 기재) Transformer 아키텍쳐에 기초한 Large Language Model을 이용한 AI 서비스가 본격 확산됨에 따라, 여러 비용적인 우려가 커지고 있으며, 이를 효율적으로 실행하기 위한 AI Computing System 혹은 AI 반도체에 대한 관심이 커지고 있다. 본 강연에서는 네이버클라우드에서 다양한 솔루션을 평...more
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    발표제목 : [G2-1] Emerging Trends in Humanoid Robotics: From Hardware to Software Perspecti...
    발표자 : (조교수/고려대)
    강연요약 : Recent advancements in large language models (LLMs) and vision-language models (VLMs) are reshaping the landscape of human-centered robotics. This presentation explores how these technologies, combined with the rapid progress in humanoid robot hardware, can enhance human-robot interaction and enable...more
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    발표제목 : [G3-1] Machine Learning meets Scientific Computing
    발표자 : 홍영준 (부교수/서울대)
    강연요약 : In recent years, advances in computational power and data availability have propelled machine learning (ML) to the forefront of scientific computing, complementing and enhancing traditional methods. This lecture explores the integration of ML with numerical methods for multi-scale problems, highligh...more
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    발표제목 : [G3-2] Scientific Machine Learning: From Theory to Practice in Science and Engin...
    발표자 : 최민석 (조교수/POSTECH)
    강연요약 : 과학기계학습 (Scientific Machine Learning)은 복잡한 물리 시스템을 효과적으로 모델링하고 분석할 수 있는 새로운 연구 패러다임으로, 최근 계산과학 및 공학 전반에서 많은 주목을 받고 있습니다. 본 강연에서는 PINN과 operator learning 등 과학기계학습의 이론적 기반을 소개하고, 학습 효율성과 일반화 성능 향상을...more
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    발표제목 : [G3-3] Fast and efficient physics-informed neural representations
    발표자 : 박은병 (조교수/연세대)
    강연요약 : 최근 데이터 기반 방법론의 발전은 편미분 방정식(PDE) 해석 기법에 혁신을 가져왔으며, 그중에서도 물리 기반 신경망(PINN)이 유망한 접근 방식으로 주목받고 있습니다. 그러나 PINN은 수렴 속도가 느리고 정확도가 제한적이며, 특히 고차원 및 복잡한 PDE 문제에서 계산 비용이 크게 증가하는 한계를 가집니다. 본 발표에...more
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